Data Scientist

Tecdata; Madrid; Presencial; EUR 45.000 - 65.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una empresa de tecnología en Madrid busca un experto en machine learning para diseñar e implementar soluciones que mejoren el ciclo de experimentación y release. El candidato debe tener experiencia en construcción de pipelines de ML y CI/CD, así como en scripting en Python. Se valorará el trabajo con Docker y la capacidad de desplegar soluciones en entornos de Google Cloud.

Formación

• Experiencia técnica imprescindible relacionada con machine learning y automatización.
• Scripting en Python a nivel alto es esencial.
• Conocimientos sobre herramientas de CI/CD y ML son requeridos.

Responsabilidades

• Diseñar e implementar soluciones para automatizar el ciclo de experimentación y release de machine learning.
• Identificar, diseñar e implantar mejoras en el ciclo de vida de ML.
• Despliegue de ML CI/CD pipelines, IaC, y sistemas de monitorización.

Conocimientos

Construcción de pipelines de ML y CI/CD

Versionado basado en los 3 pilares: data, model & code

Experiencia en testing end-to-end de sistemas de machine learning

Trabajo con Docker

Scripting en Python (nivel alto)

Trustworthy AI / Privacy Preserving ML

Diseño y despliegue de soluciones en Google Cloud

Descripción del empleo

Responsabilidades clave:

Diseñar e implementar soluciones para automatizar el ciclo de experimentación y release de machine learning.

Identificar, diseñar e implantar mejoras en el ciclo de vida de ML:

• Automatización de procesos manuales
• Optimización de data delivery
• Rediseño de infraestructura para mayor escalabilidad
• Despliegue de ML CI/CD pipelines, IaC, y sistemas de monitorización tanto para modelos como para infraestructura.
• Desarrollo de algoritmos avanzados de machine learning orientados a la mejora del Customer Journey.

Requisitos

Experiencia técnica imprescindible:

• Construcción de pipelines de ML y CI/CD: MLflow, DVC, Kubeflow, ONNX, TFX, Airflow, Metaflow, Jupyter, PyTorch, TensorFlow, Psycaffold, GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins, GitLab CI/CD.
• Versionado basado en los 3 pilares: data, model & code.
• Experiencia en testing end-to-end de sistemas de machine learning.
• Trabajo con Docker para entornos de backtesting y reproducibilidad.
• Scripting en Python (nivel alto).
• Experiencia en Trustworthy AI / Privacy Preserving ML: Federated Learning, anonimización de datos, Model Cards, etc.
• Diseño y despliegue de soluciones en Google Cloud